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日常生活中所遇到的信号大部分都是非平稳信号，传统的Fourier变换只能从整体上把握信号的时频特性，它不能提供频率与时间的精确对应关系，所分析的任一信号频率成份与整个时间轴上的信号都有关系，但是面对大量的非平稳信号，使得人们不仅需要关心信号的全局时间特性和频率特性，而且越来越多的关心信号的局部时频特性。因此，时频分析方法得到了更加广泛的应用，尤其在生物信号处理领域。
脑电信号是一种生物信号，大量应用于临床诊断，病理、生理和心理方面的研究。脑电信号的非平稳特性决定了在脑电信号处理中使用时频分析方法将有助于从更深层次上解读脑电信号中蕴涵的丰富信息。
本文首先回顾了时频分布的基本理论，分别介绍了线性时频分布和二次时频分布的方法。其次，研究了几种仿真信号，进一步说明了各种时频方法的特点，重点分析了仿真脑电信号，结果显示Choi-Williams和Smoothed-peseudo-WVD两种方法可以对仿真脑电的时间和频率进行准确的定位，并且可以准确的提取仿真脑电的细节信息。最后，把各种时频方法应用于实际脑电信号，包括ERP和EEG，结合时频分析结果，并根据脑电的自身特点及各种时频方法本身的特点，进一步证明了上述结论，即Choi-Williams和Smoothed-peseudo-WVD两种方法更适合分析脑电信号。